Modele i platformy AI

OpenAI wydaje komercyjną wersję słynnego modelu generacji tekstu

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Badawcze laboratorium sztucznej inteligencji OpenAI udostępni swoje słynne narzędzie do generacji tekstu GPT-3 do kupna, co oznacza pierwszy komercyjny produkt wytworzony przez ten non-profitowy instytut machine learningu.

W lutym ubiegłego roku OpenAI udostępniło swój model generacji tekstu GPT-2 jako open source. GPT-2 był w stanie generować imponująco spójny tekst po podaniu krótkiego podpowiedzi, a model był uważany za znaczący krok naprzód w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego i sztucznej inteligencji. W rzeczywistości OpenAI początkowo odmówiło wydania modelu GPT-2, twierdząc, że jest on zbyt niebezpieczny do wydania jako open source, obawiając się nadużyć. Jednak po tym, jak wersja modelu była dostępna przez jakiś czas, a non-profit organization nie zaobserwowała żadnych dowodów na złe wykorzystanie, podjęto decyzję o udostępnieniu modelu jako open source. Niedawno OpenAI ogłosiło następcę GPT-2, nazwany GPT-3.

Model GPT-3 jest około 100 razy większy niż jego poprzednik, a to właśnie ten model jest oferowany jako produkt komercyjny. Model GPT-2 składał się z około 1,5 miliarda parametrów, podczas gdy GPT-3 składa się z około 175 miliardów parametrów. Złożoność i niezawodność modelu GPT sprawiły, że stały się one standardem dla projektów machine learningu związanych z tekstem. Podobnie jak sieci neuronowe typu convolutional stały się domyślnym modelem dla projektów związanych z obrazami, projekty związane z tekstem coraz częściej wykorzystują GPT-2, a może wkrótce GPT-3.

Jak donosi The Verge, OpenAI wydaje się mieć nadzieję na przyspieszenie przyjęcia standardu GPT poprzez udostępnienie modelu GPT-3 jako produktu komercyjnego. Obecnie dostęp do API GPT-3 jest tylko na zaproszenie. Jednak jest to prawdopodobnie tylko test i wydaje się prawdopodobne, że GPT-3 będzie wkrótce bardziej powszechnie dostępny. OpenAI oświadczyło, że będzie weryfikować klientów swoich modeli w celu zapobiegania nadużyciom technologii do nieetycznych celów, takich jak spamowanie, tworzenie fałszywych informacji lub prześladowanie.

Nie jest do końca jasne, jak GPT-3 ma być używany przez klientów. Jest to prawdopodobnie dlatego, że GPT-3 jest tak elastyczny i ma tak wiele potencjalnych zastosowań. Modele oparte na GPT mogą być dostosowywane do generowania tekstu odpowiedniego dla określonych zadań. Model jest w stanie dostosować się do szerokiej gamy różnych podpowiedzi i stylów wejściowych, co oznacza, że może być używany do tworzenia narzędzi do podsumowywania tekstu, odpowiedzi na proste pytania lub jako podstawa zaawansowanego czatu. Jak wyjaśnił Greg Brockman, dyrektor techniczny OpenAI, w rozmowie z Wired:

“Duży mentalny przeskok polega na tym, że jest to bardziej jak rozmowa z człowiekiem niż formatowanie rzeczy dla maszyny”, mówi Greg Brockman, dyrektor techniczny OpenAI. “Podajesz mu kilka pytań i odpowiedzi, a nagle jest w trybie Q&A”.

Nie jest znane, jak niezawodne będą komercyjne modele pochodzące od GPT-3. Chociaż GPT-3 może generować syntaktycznie poprawny, naturalnie brzmiący język, brakuje mu intuicyjnego zrozumienia świata rzeczywistego i tego, jak pojęcia są ze sobą powiązane. Może to stanowić problem w przypadku zastosowań, w których zachowanie kontekstu jest szczególnie ważne, takich jak czatboty zaprojektowane do obsługi klienta.

Joe Davison, inżynier badawczy w Hugging Face, powiedział Digital Trends, że ogromny rozmiar GPT-3 może ograniczyć jego potencjalne zastosowania. Davison argumentował, że chociaż OpenAI znacząco poprawiło stan sztuki w dziedzinie generacji tekstu, demonstrując, że tworzenie modeli o ogólnym przeznaczeniu może zmniejszyć potrzebę danych specyficznych dla zadania, wymagania obliczeniowe do korzystania z GPT-3 sprawiają, że jest on dość niepraktyczny dla wielu firm.

OpenAI było wcześniej organizacją non-profit, ale od 2019 roku laboratorium przeszło na model zysku. GPT-3 jest pierwszym dużym produktem komercyjnym wytworzonym przez laboratorium, i pozostaje nieznane, czy przejście na model zysku zmieni priorytety badawcze OpenAI.

Blogger i programista ze specjalnościami w Machine Learning i Deep Learning tematy. Daniel liczy, że pomoże innym wykorzystać moc sztucznej inteligencji dla dobra społecznego.